用多观察序列训练隐马耳可夫模型的一种通用算法

隐马尔可夫模型（HMM：Hidden Markov Model）是一种具有学习能力的统计模型。HMM在许多领域特别是在语音识别领域得到成功的应用。经典HMM的Baum-Welch算法假设不同的观察序列之间是统计独立的。这与实际情况不符。本文在不附加任何假设的前提下，提出了一种用多观察序列训练HMM的算法，从理论上解决了上述问题，传统的Baum-Welch算法只不过是新算法在观察序列独立假设下的特例。     

基于改进蚁群算法的HMM参数估计

针对隐马尔可夫模型(HMM)的传统参数估计方法容易陷入局部最优,对初始参数值要求较高且会出现过耦合现象,为了提高模型的鲁棒性和识别性能,提出一种基于改进蚁群算法的HMM参数训练估算法(HMM-ACO).该算法根据信息素的变化实现全局搜索,较好地解决了迭代算法易发生的局部陷阱问题.与其他全局优化算法相比,该算法识别精度有较大提高.实验表明,利用HMM-ACO算法训练的隐马尔可夫模型具有较好的分类识别性能.     

HMM识别孤立词的研究与实现

本文介绍了隐式 Markov 模型(简称 HMM)识别语音的基本原理,对在训练孤立词模型过程中采用的 Baum-Welch 算法和 Viterbi 算法进行了研究,导出了参数估计的整套算式,提出了解决 HMM 在计算机上实现时出现的问题的方法及其实现算式。作者将 HMM 应用于汉语数字的识别,进行了不同算法的比较和不同初值条件的试验,给出了相应的识别结果。     

基于MATLAB的孤立字语音识别试验平台

文章研究了两种不同语音识别算法—动态时间伸缩算法(DTW)和隐马尔可夫模型(HMM),并在模式匹配原理的基础上,设计、实现了在Matlab环境中,应用DTW识别法及HMM识别法的孤立字语音识别实验平台。     

隐马尔可夫模型的优化及其用于多文本实体识别

针对传统HMM模型存在的上下文信息获取困难、未登录词无法处理等问题,本文提出一种优化的HMM模型。优化后的模型充分考虑了上下文的语义联系和依赖关系,采用Bi-gram指数线性插值算法,消除零概率事件,并对未登录词进行处理。使用改进的Viterbi算法求解最可能的状态序列并输出结果,提高模型的识别效果。使用简历数据集和CCKS2017电子病历数据集进行模型对比验证,实验结果表明,优化的HMM模型的实体识别效果优于传统的HMM模型,在CCKS2017电子病历数据集中的准确率和F1值分别达到91.61%和91.21%,提升了15.84%和11.78%;在简历数据集中的准确率和F1值分别达到91.29%和91.07%,提升了8.67%和6.88%。     

改进的小波变换HMM语音识别算法

语音识别系统的识别率十分依赖基于Hidden Markov Models(HMM)模型的训练技术.然而,经典的训练算法(Baum-Welch算法)有一个致命的缺陷,即所得最终解依赖于初始值的选取,只得局部最优解,这就影响了系统的最终识别率.针对传统语音识别系统识别率较低的现状,提出了一种改进的小波变换HMM语音识别算法.该算法首先通过小波变换对原始语音信号进行了降噪处理,然后使用语音样本对利用遗传算法改进后的HMM模型进行训练,并用于语音识别.实验结果表明:所提出的算法实用有效,识别率显著提高.     

基于GMM-HMM的静态手势识别

提出了一种基于混合高斯模型的隐马尔科夫模型(GMM-HMM)与手势轮廓特征的单幅手势图像识别方法,该方法采用YCr Cb空间阈值处理对手势图像二值化处理,针对理想感兴趣区域提出了一种还原最上层轮廓的新型轮廓算法.将每类手势轮廓特征作为HMM的观察值分别训练对应手势的HMM参数,建立所有手势的HMM模型.分别用Viterbi算法计算测试集数据与每个模型的条件概率来获得识别结果.实验结果表明,该方法不仅对手势库内的特定人的静态手势识别具有较好的效果,且对提取的其他人的静态手势图像识别率也较高.     

构造HMM观察值概密函数的一种方法

本文提出了利用语音短时特征参数和相应距离量度公式来构造隐Markov模型(HMM)观察值概密函数的一种方法.文中以语音倒谱系数特征及其相应Euclidean距离为例,给出了概密函数表达式,导出了其识别和训练算法,讨论了算法实现的具体问题.实验证实了本文提出的构造HMM观察值概密函数方法是有效的.     

基于HMM／SOFMNN混合模型的语音识别

本文针对传统的基于HMM模型的语音识别效率较低的问题,提出了一种将隐马尔可夫模型(HMM)与自组织特征映射神经网络(SOFMNN)相结合的方法。     

非凸段长分布隐含Markov模型的搜索算法

基于段长分布的隐含Markov模型(DDBHMM)可解决经典隐含Markov模型(HMM)的状态段长指数分布的问题,实现了基于凸性假设的搜索。为解决非齐次模型的搜索算法问题,提出采用混合Gauss分布来拟合非凸段长分布,用子状态拆分的方法来实现非凸段长分布DDBHMM识别算法。在音乐信号识别上的实验表明:该方法在召回率提高1.1%的情况下,使准确率提高约10%。该方法实现了非凸段长分布HMM的识别算法,并且对于其他非凸段长信号具有推广价值。     

对经济模型的同构变换和条件转化的研究

首先是对投入产出模型、差分模型和经济计量模型对于状态空间模型的同构变换研究;其次是对AD模型对于ECM模型以及线性规划模型对于动态规划模型的同构变换研究;最后是对AR(P)模型和传递函数模型对于ARMA(P,q)模型以及移动平均模型对于指数平滑模型的条件转化研究。     

城市产业规划的经济分析模型库设计

针对城市产业规划中经济分析模型的复杂化特点,从减少模型库冗余性的角度,提出5条模型库设计原则,区分部件模型与执行模型,以可执行文件为部件模型形式,以数据序列描述执行模型,通过代数式数据化和执行模型数据化,增强了关系数据库的知识表达能力,改善了模型的可读性,并给出了混合型模型库管理系统的逻辑设计.     

面向对象的OMT建模技术的应用

通过一个生产质量监造系统具体地介绍了面向对象的建模过程,即如何对一个实际系统进行分析,建立对象模型、动态模型及功能模型,然后优化设计。     

智能决策支持系统中的模型库及其管理系统

给出了模型、模型章及模型库管理系统的基本概念,介绍了模型的常用分类,阐述了模型的表示方法,对模型的生成进行了分类及详细的探讨,最后指出了模型系统的发展方向。     

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。     

原子核结构模型理论的研究与发展

综述了原子核结构模型理论的研究与发展,首重介绍了低能有核结构模型－－壳层模型,集体运动几何模型,集体运动代数模型的研究思想,方法和适用范围。     

简论数学模型方法

本文简述了数学模型的产生与发展指出了数学模型的分类,功能及建构模型的方法。     

网络教育技术模式比较研究

研究了网络教育环境的技术构成 ,提出三种网络教育的技术模式 ,即模拟型、数字型和综合型 ,并对其教育传播特性进行横向对比研究 .     

邕江北大码头河段水工模型试验研究

根据邕江北大码头河段的地形资料和实测河道水文资料，进行糙率分析和室内模型试验研究，各项指标均达到足够精度，为论证北大码头对邕江河段行洪影响提供科学依据。     

DOCV专家系统的数字诊断

计算机医学专家系统是当代计算机科学中人工智能的重要领域之一,而医学专家系统面临的重要问题之一就是对医学诊断系统进行定量的数字描述,建立较为精确的数字诊断系统,进而利用计算机及其智能语言进行处理;本文在这种思想的指导下,对心血管系统中扩张型心肌病、冠心病、心包积液和风心病的鉴别诊断进行了较为精确的数字描述以及数字诊断方法的一个数学模型的建立,为计算机医学专家系统提供了一个心血管方面的算法;最后对该算法进行了五十例的检验,未发现不符者:所以我们充分确信此算法是可靠的。